下列说法中正确的有( )
①若r>0,则x增大时,y也相应增大; ②若r<0,则x增大时,y也相应增大;
③若r=1或r=-1,则x与y的关系完全对应(有函数关系),在散点图上各个点均在一条直线上.
A.①② | B.②③ | C.①③ | D.①②③ |
利用独立性检验来考虑两个分类变量X和Y是否有关系时,通过查阅下表来确定断言“X和Y有关系”的可信度。如果k>5.024,那么就有把握认为“X和Y有关系”的百分比为( )
P(k2>k) |
0.50 |
0.40 |
0.25 |
0.15 |
0.10 |
0.05 |
0.025 |
0.010 |
0.005 |
0.001 |
k |
0.455 |
0.708 |
1.323 |
2.072 |
2.706 |
3.84 |
5.024 |
6.635 |
7.879 |
10.83 |
A.25% B.75% C.2.5% D.97.5%
某咖啡厂为了了解热饮的销售量(个)与气温(℃)之间的关系,随机统计了某4天的销售量与气温,并制作了对照表:
气温(℃) |
18 |
13 |
10 |
-1 |
销售量个) |
24 |
34 |
38 |
64 |
由表中数据,得线性回归方程为y=x,,当气温为-4℃时,预测销售量约为
A.68 B.66 C.72 D.70
在一次独立性检验中,有300人按性别和是否色弱分类如下表:
|
男 |
女 |
正常 |
130 |
120 |
色弱 |
20 |
30 |
由此表计算得统计量K2=( ).
(参考公式:)
A.2 B.3 C.2.4 D.3.6
下面是两个变量的一组数据:
X |
1 |
2 |
3 |
4 |
5 |
6 |
7 |
8 |
y |
1 |
4 |
9 |
16 |
25 |
36 |
49 |
64 |
则这两个变量之间的线性回归方程是( )
A.y=-16+9x B.y=31-x C.y=30-x D.y=-15+9x
对于下列表格所示的五个散点,已知求得的线性回归直线方程为=0.8x-155.
x |
196 |
197 |
200 |
203 |
204 |
y |
1 |
3 |
6 |
7 |
m |
则实数m的值为( )
A.8.4 B.8.2 C.8 D.8.5
四名同学根据各自的样本数据研究变量之间的相关关系,并求得回归直线方程,分别得到以下四个结论:
①与负相关且;
②与负相关且;
③与正相关且;
④与正相关且.
其中一定不正确的结论的序号是()
A.①② | B.②③ | C.③④ | D.①④ |
四名同学根据各自的样本数据研究变量之间的相关关系,并求得回归直线方程,分别得到以下四个结论:
①y与x负相关且;
②y与x负相关且;
③y与x正相关且;
④y与x正相关且.
其中一定不正确的结论的序号是 ( )
A.①② | B.②③ | C.③④ | D.①④ |
两个变量与的回归模型中,分别选择了4个不同模型,它们的相关指数如下,其中拟合效果最好的模型是( )
A.模型1的相关指数为0.98 | B.模型2的相关指数为0.80 |
C.模型3的相关指数为0.50 | D.模型4的相关指数为0.25 |
对相关系数r,下列说法正确的是
A.越大,线性相关程度越大 |
B.越小,线性相关程度越大 |
C.越大,线性相关程度越小,越接近0,线性相关程度越大 |
D.且越接近1,线性相关程度越大,越接近0,线性相关程度越小 |
某考察团对全国10大城市进行职工人均平均工资与居民人均消费进行统计调查, 与具有相关关系,回归方程 (单位:千元),若某城市居民消费水平为7.675,估计该城市消费额占人均工资收入的百分比为( )
A.66% | B.72.3% |
C.67.3% | D.83% |
汽车的“燃油效率”是指汽车每消耗1升汽油行驶的里程,下图描述了甲,乙,丙三辆汽车在不同速度下的燃油效率情况,下列叙述中正确的是( )
A.消耗1升汽油,乙车最多可行驶5千米 |
B.以相同速度行驶相同路程,三辆车中,甲车消耗汽油最多 |
C.甲车以80千米/小时的速度行驶1小时,消耗10升汽油 |
D.某城市机动车最高限速80千米/小时,相同条件下,在该市用丙车比用乙车更省油 |
若变量与之间的相关系数,则变量与之间
A.不具有线性相关关系 |
B.具有线性相关关系 |
C.它们的线性相关关系还需要进一步确定 |
D.不确定 |
已知某企业上半年前5个月产品广告投入与利润额统计如下:
月份 |
1 |
2 |
3 |
4 |
5 |
广告投入(x万元) |
9.5 |
9.3 |
9.1 |
8.9 |
9.7 |
利润(y万元) |
92 |
89 |
89 |
87 |
93 |
由此所得回归方程为,若6月份广告投入10万元,估计所获得利润为( )
A.95.25万元 B.96.5万元 C.97万元 D.97.25万元